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面向特定领域的产品评价对象自动识别研究 总被引:2,自引:0,他引:2
产品评价对象的自动识别是文本观点信息抽取和倾向性分析中的重要研究课题之一。该文针对汽车评论,提出了一种不依赖外部资源的无指导评价对象自动识别方法。该方法首先综合使用词形模板和词性模板,采用模糊匹配方法和剪枝法抽取候选评价对象。然后,从候选对象集中,采用双向Bootstrapping方法识别出产品评价对象。最后,通过采用K均值聚类方法对产品评价对象进行聚类,实现从评价对象中自动抽取产品名称和产品属性。实验结果表明,该方法对产品评价对象识别的F值达到58.5%,产品名称识别的F值达到69.48%。
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以安徽某粉末冶金公司超级铁精矿生产线所用普通铁精矿为原料,将其再磨、弱磁再选后进行生产超级铁精矿的反浮选试验,通过添加调整剂Na2CO3、水玻璃、淀粉来解决现场单纯使用十二胺引起的反浮选回收率偏低问题,并探讨通过提高矿浆浓度来提高反浮选的生产效率。试验结果表明:将2 000 g/t Na2CO3、200 g/t水玻璃、100 g/t淀粉与130 g/t十二胺配合使用,在24%矿浆浓度下,反浮选所获超级铁精矿的作业回收率可由单纯使用十二胺时的44.61%(对原料为43.44%)提高到89.58%(对原料为89.27%);将矿浆浓度提高到28%,可使反浮选处理能力提高16.68%,而作业铁回收率仍达87.69%(对原料为87.38%)。 相似文献
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采用粉末冶金法制备了双相等轴细晶Ti-45Al-7Nb(原子分数)合金,研究了该合金在温度为900、950和1000 ℃以及应变速率为1×10-3、1×10-4和5×10-5 s-1条件下的高温力学性能,并讨论了相应的变形机理。结果表明,在高温或低应变率下,Ti-45Al-7Nb合金的极限拉伸强度逐渐降低,但伸长率显著增加。由于细小晶粒容易实现变形和协调,其伸长率明显高于粗晶粒合金。高温拉伸后,合金在裂缝处形成大量的空洞,并在裂缝前部形成大量垂直于拉伸方向的长裂纹。此外,晶界的滑动、晶粒的孪生和动态再结晶也导致了合金变形,从而提高了微观组织的延展性。 相似文献
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以硝酸铝、异丙醇铝和硅溶胶为原料,制备了双相莫来石前驱体溶胶,并采用溶胶凝胶法制备获得了莫来石纤维.研究了烧结过程中莫来石纤维形貌和组织结构的演变规律,探究了烧结温度对纤维拉伸强度的影响.结果表明:当烧结温度低于900℃时,纤维呈现非晶态组织;当烧结温度为900~1100℃时,纤维由γ-Al2 O3相和非晶组成,纤维结晶度约为65%,此时纤维形貌光滑致密;当烧结温度提高到1200℃和1300℃时,纤维转变为莫来石相,晶粒长大明显,纤维形貌粗糙;随着烧结温度的升高,烧结纤维拉伸强度呈现先上升后下降的趋势,在1000℃烧结得到的纤维拉伸强度最高,达到1075 MPa. 相似文献
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采用磷酸在超声下对聚对苯二甲酰对苯二胺(PPTA)纤维进行表面改性,并根据试验条件进行了正交试验设计。对处理后的样品进行了扫描电镜、接触角、单丝断裂强度测试。结果表明该方法能够在对纤维本身力学性能无明显损伤的情况下,有效地改善其表面润湿性。另外还对试验结果进行了统计分析,对最佳试验条件的选择进行了初探,并讨论了各个因素对试验结果影响的显著性大小。 相似文献